当前位置: 首页 > 文章 > 田间道路改进UNet分割方法 农业工程学报 2021 (9) 185-191
Position: Home > Articles > 田间道路改进UNet分割方法 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering 2021 (9) 185-191

田间道路改进UNet分割方法

作  者:
杨丽丽;陈炎;田伟泽;徐媛媛;欧非凡;吴才聪
单  位:
中国农业大学信息与电气工程学院
关键词:
图像分割;机器视觉;深度学习;田间道路;自动驾驶;
摘  要:
为了保证自动驾驶农机的安全行驶,需要对农田间道路进行高精度识别。该研究以北京市大兴区榆垡镇为研究地点,构建了农田间道路图像数据集,使用开源标注工具Labelme软件进行图像标注,以UNet为基本网络结构,针对分割过程中存在的道路边缘和远处道路分割效果较差等现象,提出了3个改进方向:在编码器网络中添加残差连接,增加网络复杂度;使用池化卷积融合结构完成下采样,增加可训练参数以减少信息损失。试验结果表明,使用ACBlock(Asymmetric Convolution Block,ACBlock)和DACBlock(Dilated Asymmetric Convolution Block, DACBlock)替换UNet中的卷积核,增加了卷积核"骨架"结构的权重和卷积核的感受野,提高了远处道路及道路边缘的分割效果,农田间道路分割的交并比值为85.03%,相较于原UNet提高了6.52个百分点,且高于ResUNet、UNet3+等网络。农机行驶速度在20 km/h左右,该研究网络对于1280×720像素大小的图片平均推理时间为163 ms,符合农机自动驾驶时间复杂度要求。该研究提高了自动驾驶农机对农田间道路的感知能力,为安全行驶提供了信息支持。

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